CNN结构演变总结（二）轻量化模型
上一篇介绍了经典模型中的结构演变，介绍了设计原理，作用，效果等。在本文，将对轻量化模型进行总结分析。轻量化模型主要围绕减少计算量，减少参数，降低实际运行时间，简化底层实现方式等这几个方面，提出了深度可分离卷积，分组卷积，可调超参数降低空间分辨率和减少通道数&...
CNN结构演变总结（一）经典模型
自2012年AlexNet在ImageNet比赛上获得冠军，卷积神经网络逐渐取代传统算法成为了处理计算机视觉任务的核心。 在这几年，研究人员从提升特征提取能力，改进回传梯度更新效果，缩短训练时间，可视化内部结构，减少网络参数量，模型轻量化, 自动设计网络结构等这些...
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)
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结构虽简单，但性能强悍——3个小型卷积神经网络简介
人工智能、深度学习太火了，火到哪一个领域都有讨论的声音。稍微对深度学习有所了解的人们，尤其是对于计算机视觉领域有所涉猎的人们，当一听到深度学习、卷积神经网络时，脑海里不由得自动脑补这样一幅画面——一台满和负载嗡嗡响的GPU服务器、一台满屏代码不断...
深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果，另外它在自然语言处理，计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1]，后来进行了改进，它被用于手写字符的识别，是当前各种深度卷积神经网络的鼻...
理论与实践中的CNN模型结构，如何引领深度学习热潮
摘要： 深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当下...
卷积神经网络(CNN)模型结构
1. CNN的基本结构 首先我们来看看CNN的基本结构。一个常见的CNN例子如下图： 图中是一个图形识别的CNN模型。可以看出最左边的船的图像就是我们的输入层，计算机理解为输入若干个矩阵，这点和DNN基本相同。 接着是卷积层（Convolution Layer）,这个是CNN...
卷积神经网络不能处理“图”结构数据？这篇文章告诉你答案
本文要介绍的这一篇paper是ICML2016上一篇关于 CNN 在图（graph）上的应用。ICML 是机器学习方面的顶级会议，这篇文章--<< Learning CNNs for Graphs>>--所研究的内容也具有非常好的理论和实用的价值。如果您对于图的数据结构并不是...
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